Genome-wide identification and characterization of small RNAs in <i>Rhodobacter capsulatus</i> and identification of small RNAs affected by loss of the response regulator CtrA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Small non-coding RNAs (sRNAs) are involved in the control of numerous cellular processes through various regulatory mechanisms, and in the past decade many studies have identified sRNAs in a multitude of bacterial species using RNA sequencing (RNA-seq). Here, we present the first genome-wide analysis of sRNA sequencing data in Rhodobacter capsulatus, a purple nonsulfur photosynthetic alphaproteobacterium. Using a recently developed bioinformatics approach, sRNA-Detect, we detected 422 putative sRNAs from R. capsulatus RNA-seq data. Based on their sequence similarity to sRNAs in a sRNA collection, consisting of published putative sRNAs from 23 additional bacterial species, and RNA databases, the sequences of 124 putative sRNAs were conserved in at least one other bacterial species; and, 19 putative sRNAs were assigned a predicted function. We bioinformatically characterized all putative sRNAs and applied machine learning approaches to calculate the probability of a nucleotide sequence to be a bona fide sRNA. The resulting quantitative model was able to correctly classify 95.2% of sequences in a validation set. We found that putative cis-targets for antisense and partially overlapping sRNAs were enriched with protein-coding genes involved in primary metabolic processes, photosynthesis, compound binding, and with genes forming part of macromolecular complexes. We performed differential expression analysis to compare the wild type strain to a mutant lacking the response regulator CtrA, an important regulator of gene expression in R. capsulatus, and identified 18 putative sRNAs with differing levels in the two strains. Finally, we validated the existence and expression patterns of four novel sRNAs by Northern blot analysis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle